Các doanh nghiệp hiện có nhiều dữ liệu hơn những gì họ từng có trước đây. Tuy nhiên, vì khối lượng lớn dữ liệu, việc hiểu được khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để thực hiện các cải cách có thể cực kỳ khó khăn. Khó khăn này, nếu không được giải quyết một cách hiệu quả, có khả năng làm giảm giá trị hoặc tính hợp lệ của tất cả dữ liệu. Khai thác dữ liệu là quá trình mà qua đó các doanh nghiệp tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu để có được thông tin chi tiết phù hợp với nhu cầu của họ. Nói cách khác, cả hai kinh doanh thông minh và khoa học dữ liệu, không nghi ngờ gì, yêu cầu nó. Về cơ bản, các tổ chức có thể sử dụng nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau để biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết hữu ích. Những điều này bao gồm từ trí tuệ nhân tạo tiên tiến đến các nguyên tắc cơ bản của việc chuẩn bị dữ liệu, tất cả đều rất quan trọng để tận dụng tối đa các khoản đầu tư vào dữ liệu.
Vì vậy, trong bài đăng này, chúng tôi sẽ đi sâu vào tất cả những gì bạn nên biết về các kỹ thuật và quy trình khai thác dữ liệu. Nhưng chỉ để chắc chắn rằng bạn biết mình đang tham gia vào lĩnh vực nào, hãy xem bài đăng của chúng tôi về định nghĩa khai thác dữ liệu, tầm quan trọng, ứng dụng và các phương pháp hay nhất để làm quen với những điều cơ bản.
Bây giờ chúng ta hãy thiết lập quả bóng lăn…
Các kỹ thuật & các bước khai thác dữ liệu
Dưới đây là danh sách toàn diện các kỹ thuật khai thác dữ liệu hoặc các bước mà mọi doanh nghiệp cần tại thời điểm này hay thời điểm khác trong quá trình khai thác dữ liệu.
# 1. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình khai thác dữ liệu. Để hữu ích trong các quy trình phân tích khác nhau, dữ liệu thô phải được làm sạch và có cấu trúc. Các phần khác nhau của mô hình dữ liệu, chuyển đổi, di chuyển dữ liệu, ETL, ELT, tích hợp dữ liệu và tổng hợp thường là các khía cạnh trong quá trình chuẩn bị và làm sạch dữ liệu. Nói chung, đó là một bước quan trọng trong việc xác định việc sử dụng dữ liệu tối ưu. Điều này cũng có nghĩa là hiểu các tính năng và thuộc tính cơ bản của nó.
Tầm quan trọng của việc chuẩn bị và làm sạch dữ liệu đối với một doanh nghiệp là điều hiển nhiên. Dữ liệu là vô nghĩa đối với một tổ chức hoặc không đáng tin cậy do chất lượng của nó nếu giai đoạn đầu tiên này bị bỏ qua. Các doanh nghiệp phải có thể tin tưởng vào dữ liệu, kết quả phân tích của họ và các hành động được thực hiện từ kết quả đó.
# 2. Các mẫu theo dõi
Nhận dạng mẫu là một kỹ thuật khai thác dữ liệu cơ bản. Nó đòi hỏi phải phát hiện và theo dõi các xu hướng hoặc mẫu trong dữ liệu để đưa ra các kết luận có tính giáo dục về kết quả kinh doanh.
Ví dụ: khi một công ty nhận thấy một mẫu trong dữ liệu bán hàng, thì sẽ có một nền tảng để thực hiện hành động. Nó phải tận dụng thông tin. Ngoài ra, nếu một công ty phát hiện ra rằng một sản phẩm nhất định bán tốt hơn những sản phẩm khác cho một nhóm nhân khẩu học cụ thể, thì công ty có thể sử dụng thông tin này để phát triển các sản phẩm hoặc dịch vụ tương tự hoặc chỉ dự trữ tốt hơn sản phẩm ban đầu cho nhóm này.
# 3. Phân loại
Nhiều chất lượng được liên kết với các loại dữ liệu khác nhau thường được phân tích bằng cách sử dụng một số kỹ thuật khai thác dữ liệu phân loại.
Các tổ chức có thể phân loại hoặc phân loại dữ liệu được liên kết sau khi xác định các đặc điểm chính của các loại dữ liệu khác nhau. Ví dụ, điều này là cần thiết để nhận biết thông tin nhận dạng cá nhân mà các doanh nghiệp có thể muốn bảo vệ hoặc biên tập lại khỏi các tài liệu.
#4. Sự kết hợp
Thuật ngữ "liên kết" đề cập đến một kỹ thuật khai thác dữ liệu có rất nhiều điểm chung với thống kê. Nó cho thấy rằng một số dữ liệu nhất định (hoặc sự kiện theo hướng dữ liệu) được kết nối với dữ liệu hoặc sự kiện theo hướng dữ liệu khác. Nói cách khác, nó có thể so sánh với khái niệm máy học về sự đồng xuất hiện, trong đó sự tồn tại của một sự kiện hướng dữ liệu cho thấy khả năng xảy ra sự kiện khác.
Hơn nữa, tương quan là một thuật ngữ thống kê tương tự với khái niệm liên kết. Điều này chỉ ra rằng phân tích dữ liệu cho thấy mối liên hệ giữa hai lần xuất hiện dữ liệu, chẳng hạn như việc mua bánh hamburger thường đi kèm với mua khoai tây chiên.
# 5. Phát hiện ngoại vi
Mọi bất thường trong tập dữ liệu đều được phát hiện thông qua phát hiện ngoại lệ. Khi các công ty phát hiện ra sự bất thường trong dữ liệu của họ, sẽ dễ dàng hiểu được lý do tại sao chúng xảy ra và lập kế hoạch cho những lần xuất hiện trong tương lai để đáp ứng các mục tiêu của công ty. Ví dụ: nếu có sự gia tăng trong việc sử dụng các hệ thống giao dịch cho thẻ tín dụng tại một thời điểm nhất định trong ngày, các doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin này để tối ưu hóa doanh số bán hàng của họ trong thời gian còn lại trong ngày bằng cách tìm ra lý do.
Đọc thêm: Chiến lược quản lý rủi ro: 5+ chiến lược bạn có thể làm theo ngay bây giờ !!!
# 6. Phân cụm
Phân cụm là một chiến lược phân tích sử dụng các phương pháp trực quan để hiểu dữ liệu. Đồ họa được sử dụng theo phương pháp phân cụm để chứng minh vị trí phân phối dữ liệu liên quan đến các số liệu nhất định. Tuy nhiên, để mô tả sự phân bố dữ liệu này, kỹ thuật phân cụm thường sử dụng các màu khác nhau.
Trong khi đó, phân tích cụm hoạt động tốt nhất với các kỹ thuật đồ thị. Người dùng có thể quan sát trực quan cách phân phối dữ liệu hoạt động và phát hiện các xu hướng có liên quan đến mục tiêu kinh doanh của họ bằng cách sử dụng biểu đồ và phân cụm nói riêng.
# 7. hồi quy
Các kỹ thuật hồi quy rất hữu ích trong việc xác định bản chất của mối quan hệ của tập dữ liệu giữa các biến. Trong một số trường hợp, các mối liên hệ có thể là quan hệ nhân quả, trong khi ở những trường hợp khác, chúng có thể chỉ là mối tương quan. Hồi quy là một kỹ thuật hộp trắng đơn giản để xác định các biến có liên quan như thế nào. Và khi nói đến việc áp dụng các kỹ thuật hồi quy, dự báo và mô hình dữ liệu đứng đầu danh sách.
Đọc thêm: DỰ BÁO MÔ HÌNH: Các loại và Hướng dẫn Chi tiết về Các Mô hình
#số 8. Sự dự đoán
Dự đoán là một trong bốn lĩnh vực phân tích và là một khía cạnh đặc biệt mạnh mẽ của khai thác dữ liệu. Phân tích dự đoán hoạt động bằng cách mở rộng các xu hướng được quan sát trong dữ liệu hiện tại hoặc lịch sử trong tương lai. Do đó, nó cung cấp cho các doanh nghiệp cái nhìn sâu sắc về những xu hướng sẽ xuất hiện trong dữ liệu của họ trong tương lai.
Sử dụng phân tích dự đoán có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau. Các khía cạnh của học máy và trí tuệ nhân tạo là những phần không thể thiếu của một số trong những khía cạnh tiên tiến hơn. Mặt khác, phân tích dự đoán hầu như không bao giờ phải dựa vào các kỹ thuật này; nó hoạt động với các thuật toán đơn giản hơn.
# 9. Các mẫu tuần tự
Kỹ thuật khai thác dữ liệu này tập trung vào việc khám phá một tập hợp các sự kiện xảy ra theo một thứ tự được xác định trước. Nó rất hữu ích cho việc khai thác dữ liệu giao dịch. Ví dụ: phương pháp này có thể tiết lộ các phân khúc mà người mua hàng may mặc có nhiều khả năng có được hơn sau khi mua hàng đầu tiên, chẳng hạn như một đôi giày.
Hiểu được các mẫu tuần tự có thể hỗ trợ các doanh nghiệp giới thiệu các sản phẩm bổ sung cho khách hàng để tăng doanh số bán hàng.
# 10. Cây quyết định
Cây quyết định là một dạng mô hình dự đoán cho phép các doanh nghiệp thu thập dữ liệu một cách hiệu quả. Mặc dù về mặt kỹ thuật, cây quyết định là một loại máy học, nhưng nó thường được gọi là phiên bản hộp trắng do tính đơn giản của nó.
Người dùng có thể dễ dàng xem đầu vào dữ liệu ảnh hưởng như thế nào đến kết quả đầu ra bằng cách sử dụng cây quyết định. Ví dụ, một khu rừng ngẫu nhiên là một mô hình phân tích dự đoán được tạo ra bằng cách kết hợp nhiều mô hình cây quyết định. Các mô hình rừng ngẫu nhiên phức tạp được coi là kỹ thuật học máy “hộp đen”. Điều này là do đầu ra của họ không phải lúc nào cũng dễ hiểu dựa trên đầu vào của họ. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, kiểu mô hình tổng hợp cơ bản này chính xác hơn là chỉ dựa vào cây quyết định.
# 11. Kỹ thuật thống kê
Các kỹ thuật thống kê là trung tâm của phần lớn các phân tích khai thác dữ liệu. Các mô hình phân tích khác nhau dựa trên các ý tưởng thống kê tạo ra các con số có thể giúp đạt được các mục tiêu kinh doanh nhất định.
Ví dụ, trong hệ thống nhận dạng hình ảnh, mạng nơ-ron sử dụng các số liệu thống kê phức tạp dựa trên các trọng lượng và số liệu khác nhau để xác định xem một bức ảnh là con chó hay con mèo.
Hơn nữa, các mô hình thống kê là một trong hai lĩnh vực chính của trí tuệ nhân tạo.
Một số kỹ thuật thống kê có mô hình tĩnh, trong khi những kỹ thuật khác sử dụng máy học cải thiện theo thời gian.
# 12. Hình dung
Một khía cạnh quan trọng khác của khai thác dữ liệu là trực quan hóa dữ liệu. Chúng cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào dữ liệu dựa trên các trải nghiệm giác quan có thể nhìn thấy.
Hình ảnh trực quan dữ liệu ngày nay rất động, hữu ích cho việc truyền dữ liệu theo thời gian thực và được phân biệt bằng nhiều màu sắc thể hiện các xu hướng và mẫu dữ liệu khác nhau.
Ngoài ra, trang tổng quan là một công cụ mạnh mẽ để khám phá thông tin chi tiết về khai thác dữ liệu bằng cách sử dụng hình ảnh hóa dữ liệu. Vì vậy, thay vì chỉ dựa vào kết quả đầu ra bằng số của các mô hình thống kê, các tổ chức có thể tạo trang tổng quan dựa trên nhiều số liệu khác nhau và sử dụng hình ảnh hóa để làm nổi bật trực quan các mẫu trong dữ liệu.
# 13. Mạng thần kinh
Mạng nơ-ron là một loại mô hình học máy thường xuất hiện trong trí tuệ nhân tạo và học sâu. Mạng nơ-ron là một trong những mô hình học máy chính xác hơn được sử dụng ngày nay. Tên của chúng là kết quả của việc chúng có các lớp khác nhau phản ánh cách thức hoạt động của các tế bào thần kinh trong não người.
Mặc dù mạng nơ-ron có thể là một công cụ hữu ích trong việc khai thác dữ liệu, nhưng các tổ chức nên thận trọng khi sử dụng nó. Điều này là do một số mô hình mạng nơ-ron này khá phức tạp, khiến cho việc nắm bắt kết quả của mạng nơ-ron ngay từ đầu đã trở nên khó khăn.
# 14. Kho dữ liệu
Giai đoạn lưu trữ dữ liệu của quá trình khai thác dữ liệu là rất quan trọng. Việc lưu trữ dữ liệu đòi hỏi phải lưu trữ dữ liệu có cấu trúc trong hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ để nó có thể trải qua quá trình phân tích thông tin kinh doanh, báo cáo và bảng điều khiển cơ bản.
Trong thời gian gần đây, các kho dữ liệu đám mây và kho dữ liệu trong kho dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc, chẳng hạn như Hadoop, luôn sẵn sàng.
Trong khi kho dữ liệu đã từng được sử dụng để lưu trữ và phân tích dữ liệu lịch sử, nhiều phương pháp tiếp cận hiện đại hiện có thể cung cấp phân tích dữ liệu chuyên sâu, theo thời gian thực.
# 15. Xử lý bộ nhớ dài hạn
Khả năng giải thích dữ liệu trong thời gian dài được gọi là xử lý bộ nhớ dài hạn. Đây là nơi dữ liệu lịch sử của kho dữ liệu có ích.
Về cơ bản, khi một công ty có thể chạy phân tích trong một khoảng thời gian dài, nó có thể phát hiện ra các mẫu mà có thể khó nhận thấy. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể phát hiện ra những dấu hiệu tinh tế để giảm bớt sự xáo trộn trong tài chính bằng cách phân tích mức tiêu hao trong khoảng thời gian vài năm.
# 16. Trí tuệ nhân tạo và Máy học
Học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) là hai trong số những công nghệ khai thác dữ liệu tiên tiến nhất. Khi làm việc với lượng lớn dữ liệu, các hình thức học máy nâng cao, chẳng hạn như học sâu, cung cấp các dự đoán chính xác cao. Do đó, chúng có giá trị trong các ứng dụng AI như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói và phân tích văn bản nâng cao áp dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Các phương pháp khai thác dữ liệu này hoạt động tốt với dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc để trích xuất giá trị.
Tương lai của đám mây và khai thác dữ liệu
Việc mở rộng khai thác dữ liệu đã được tăng tốc nhờ công nghệ điện toán đám mây. Công nghệ đám mây được điều chỉnh hoàn hảo cho tốc độ cao, số lượng lớn dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc mà hầu hết các doanh nghiệp phải xử lý. Các tài nguyên co giãn của đám mây có thể nhanh chóng mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu dữ liệu khổng lồ này. Do đó, vì đám mây có thể lưu giữ nhiều dữ liệu hơn ở nhiều dạng khác nhau, nên cần có nhiều công nghệ khai thác dữ liệu hơn để biến dữ liệu đó thành thông tin chi tiết. Các kỹ thuật khai thác dữ liệu nâng cao như AI và học máy cũng có sẵn dưới dạng dịch vụ đám mây.
Nhưng sau đó, những tiến bộ trong tương lai trong điện toán đám mây chắc chắn sẽ làm tăng nhu cầu về các công cụ khai thác dữ liệu mạnh mẽ hơn. AI và học máy sẽ trở nên phổ biến hơn trong XNUMX năm tới so với hiện tại.
Khai thác dữ liệu: Bắt đầu
Khai thác dữ liệu có thể được bắt đầu bằng cách đạt được quyền truy cập vào các công nghệ liên quan. Và bởi vì khai thác dữ liệu bắt đầu ngay sau khi nhập dữ liệu, việc tìm kiếm các giải pháp chuẩn bị dữ liệu hỗ trợ các cấu trúc dữ liệu khác nhau cần thiết cho phân tích khai thác dữ liệu là rất quan trọng. Các công ty cũng sẽ muốn phân loại dữ liệu để sử dụng các chiến lược đã đề cập ở trên để điều tra dữ liệu đó. Kho dữ liệu hiện đại cũng như nhiều thuật toán tiên đoán và máy học / AI rất hữu ích trong lĩnh vực này.
Tuy nhiên, sử dụng một công cụ duy nhất cho tất cả các quy trình khai thác dữ liệu riêng biệt này có thể hỗ trợ các tổ chức. Các công ty có thể nâng cao chất lượng dữ liệu và các biện pháp kiểm soát quản trị dữ liệu cần thiết cho dữ liệu đáng tin cậy bằng cách có một vị trí duy nhất để thực hiện các quy trình khai thác dữ liệu khác nhau này.
Năm 5 kỹ thuật khai thác dữ liệu là gì?
Các kỹ thuật khai thác dữ liệu chính bao gồm những điều sau đây;
- Phân tích phân loại.
- Học quy tắc kết hợp
- Phát hiện bất thường hoặc ngoại lệ
- Phân tích phân cụm
- Phân tích hồi quy
Bốn kỹ thuật khai thác dữ liệu là gì
Thực tế có hơn bốn kỹ thuật trong thế giới khai thác dữ liệu, nhưng một vài trong số chúng bao gồm;
- Hồi quy (dự đoán)
- Khám phá quy tắc kết hợp (mô tả)
- Phân loại (dự đoán)
- Clustering (mô tả
3 loại khai thác dữ liệu là gì?
Các loại khai thác dữ liệu là:
- Clustering
- Dự đoán
- phân loại
Kỹ thuật khai thác dữ liệu tốt nhất là gì?
Trong các mô hình học máy dựa trên Trí tuệ nhân tạo, mạng lưới thần kinh cũng là một trong những kỹ thuật khai thác dữ liệu (AI) được sử dụng nhiều nhất. Tương tự như tế bào thần kinh trong não, nó cố gắng phát hiện các mối quan hệ dữ liệu. Nhiều lớp của mạng nơ-ron hợp tác để cung cấp kết quả có độ chính xác cao từ phân tích dữ liệu.
Bài viết liên quan
